研究分布式多点定位(Distribution Multilateration,DMLAT)原理和解算定位模型,并对到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)和标校补偿量的关系进行分析研究。为了解算飞行目标在机场定位的准确性,不得不考虑网络传输、雷达站的...研究分布式多点定位(Distribution Multilateration,DMLAT)原理和解算定位模型,并对到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)和标校补偿量的关系进行分析研究。为了解算飞行目标在机场定位的准确性,不得不考虑网络传输、雷达站的部署以及高度都对TDOA的匹配造成影响。文章分别绘制Chan算法未标校和标校补偿量误差示意图进行对比,并将它们应用到仿真试验中,解算飞行目标的位置形成的航迹示意图也进行对比。展开更多
为解决多平台协同外辐射源无源定位问题,提出了基于到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的闭合形式定位解算法。在保持两阶段定位闭合形式算法框架不变的前提下,所提算法不仅考虑了AOA与TDOA观...为解决多平台协同外辐射源无源定位问题,提出了基于到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的闭合形式定位解算法。在保持两阶段定位闭合形式算法框架不变的前提下,所提算法不仅考虑了AOA与TDOA观测噪声对定位造成的不利影响,同时还缓解了传感器位置不确定引起的定位精度恶化问题。数值仿真结果验证了所提算法的高精度定位性能。展开更多
首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和(Time sum of arrival,TSOA)算法的定位性能要比到达时间差(Tim...首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和(Time sum of arrival,TSOA)算法的定位性能要比到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)算法差;最后,分析了基站数量、布局、目标高度、时间和测量误差及基线长度等参数,依据几何精度因子的变化状态证明了TSOA定位算法的性能优势。仿真结果证明,理论上TSOA算法的综合定位性能优于TDOA算法。展开更多
针对到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)体制下海上声源定位测量问题,研究了Chan算法在定位测量中的应用。建立了基于TDOA体制的海上声源被动定位模型,推导了Chan算法求解TDOA定位方程的步骤,采用了蒙特卡洛数值方法对Chan算...针对到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)体制下海上声源定位测量问题,研究了Chan算法在定位测量中的应用。建立了基于TDOA体制的海上声源被动定位模型,推导了Chan算法求解TDOA定位方程的步骤,采用了蒙特卡洛数值方法对Chan算法与初始值选择真值的泰勒(Taylor)级数展开法在不同阵元数条件下的定位精度进行了比较,得出了Chan算法在海上声源定位测量中应用条件及基阵布设原则。仿真结果表明,在一定条件下,Chan算法可应用于海上声源定位测量且定位精度较高,研究结果可为海上声源测量系统定位算法设计及基站布设提供参考依据。展开更多
为了减小非视距(Non Line of Sight,NLOS)误差对移动台定位精度的影响,提出一种基于遗传优化后向传播(Back Propagation,BP)神经网络的无线定位算法。先利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值,再利用优化后的GA-BP神经网络修正到达时间...为了减小非视距(Non Line of Sight,NLOS)误差对移动台定位精度的影响,提出一种基于遗传优化后向传播(Back Propagation,BP)神经网络的无线定位算法。先利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值,再利用优化后的GA-BP神经网络修正到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)测量值,最后使用Chan氏算法确定移动台的位置,以避免由于神经网络初始权值的随机性所带来的网络震荡,克服网络容易陷入局部解的问题。仿真结果表明,新算法能够实现移动台的静态定位,并且性能优于传统BP神经网络与最小二乘(Least Square,LS)算法。展开更多
文摘研究分布式多点定位(Distribution Multilateration,DMLAT)原理和解算定位模型,并对到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)和标校补偿量的关系进行分析研究。为了解算飞行目标在机场定位的准确性,不得不考虑网络传输、雷达站的部署以及高度都对TDOA的匹配造成影响。文章分别绘制Chan算法未标校和标校补偿量误差示意图进行对比,并将它们应用到仿真试验中,解算飞行目标的位置形成的航迹示意图也进行对比。
文摘为解决多平台协同外辐射源无源定位问题,提出了基于到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的闭合形式定位解算法。在保持两阶段定位闭合形式算法框架不变的前提下,所提算法不仅考虑了AOA与TDOA观测噪声对定位造成的不利影响,同时还缓解了传感器位置不确定引起的定位精度恶化问题。数值仿真结果验证了所提算法的高精度定位性能。
文摘首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和(Time sum of arrival,TSOA)算法的定位性能要比到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)算法差;最后,分析了基站数量、布局、目标高度、时间和测量误差及基线长度等参数,依据几何精度因子的变化状态证明了TSOA定位算法的性能优势。仿真结果证明,理论上TSOA算法的综合定位性能优于TDOA算法。
文摘针对到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)体制下海上声源定位测量问题,研究了Chan算法在定位测量中的应用。建立了基于TDOA体制的海上声源被动定位模型,推导了Chan算法求解TDOA定位方程的步骤,采用了蒙特卡洛数值方法对Chan算法与初始值选择真值的泰勒(Taylor)级数展开法在不同阵元数条件下的定位精度进行了比较,得出了Chan算法在海上声源定位测量中应用条件及基阵布设原则。仿真结果表明,在一定条件下,Chan算法可应用于海上声源定位测量且定位精度较高,研究结果可为海上声源测量系统定位算法设计及基站布设提供参考依据。
文摘为了减小非视距(Non Line of Sight,NLOS)误差对移动台定位精度的影响,提出一种基于遗传优化后向传播(Back Propagation,BP)神经网络的无线定位算法。先利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值,再利用优化后的GA-BP神经网络修正到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)测量值,最后使用Chan氏算法确定移动台的位置,以避免由于神经网络初始权值的随机性所带来的网络震荡,克服网络容易陷入局部解的问题。仿真结果表明,新算法能够实现移动台的静态定位,并且性能优于传统BP神经网络与最小二乘(Least Square,LS)算法。
